小红书音视频策略算法工程师
社招全职3-5年内容理解地点:北京状态:招聘
任职要求
任职资格 1、本科及以上学历,计算机、软件工程、数学等相关专业; 2.、熟悉至少一种常用机器学习模型/算法框架(PyTorch/Tensorflow/Scikit-learn 等),有强化学习和大模型应用相关经…
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工作职责
工作职责 1、负责小红书音点直播、图片内容的全链路用户消费体验优化,主导策略框架的迭代与升级,包括选档位策略优化等,持续提升用户体验; 2、负责精细化设计不同场景的转码、下发,为用户提供端到端的个性化体验(画质与流畅) 3、深度参与以用户消费体验为核心的策略优化项目,通过AB实验、因果推断、强化学习及大模型等数据驱动与算法手段,精准定位业务痛点,推动关键指标提升与业务落地。
包括英文材料
学历+
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具,在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势,近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
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相关职位
校招策略算法
1、参与核心策略设计与实现:深入小红书音视频、直播、图片等内容的分发与体验优化全链路,参与转码、下发、消费等核心策略的设计、编码与迭代,并且可以设计清晰、可扩展的技术方案,并通过高质量的代码实现它; 2、有数据挖掘和数据分析能力,并且可以在真实的业务场景中,学习并运用AB实验、因果推断等科学方法评估策略效果。同时探索强化学习、大模型等前沿技术在用户体验优化领域的应用可能。
更新于 2025-10-17上海|北京
实习J1001
1 挖掘海量用户数据,进行音视频场景的画像体系建设,包括但不限于机型画像、网络画像、用户清晰度/流畅度偏好画像等,精准刻画用户音视频属性。 2. 建设音视频体验QoE模型,优化播放和边缘计算相关策略,如预加载、CDN调度、PCDN等; 3. 基于因果模型、机器学习模型等框架进行音视频用户画像研发,全链路优化模型效果,包括特征优化,模型结构优化等 4. 与内外部团队合作,包括商业化、电商等,制定基于用户价值的体验和成本ROI优化策略,并推动优化上线。
更新于 2025-03-04北京
校招J1001
1、负责音视频点播、直播领域核心策略算法的设计与优化,包括视频转码策略(基于内容感知的自适应视频处理和编码- CAE、档位Ladder设计等)、传输和播放策略(自适应多码率-ABR、缓存策略、后处理等),为用户提供端到端的个性化播放体验,平衡清晰度、流畅度与成本; 2、挖掘海量线上数据,通过机器学习、因果推断等方法建立主播、视频、用户粒度的画像模型,精细化控制算法策略,推动时长/营收等核心指标提升; 3、与内外部团队合作,制定面向不同业务(主站/电商/商业化/海外等)的优化策略,主导算法设计、验证、工程落地、AB实验全流程,推动算法上线。
更新于 2025-08-12深圳|杭州|北京